Filtrado de datos en Julia Todo lo que necesitas saber

Filtrado de datos en Julia

Todo lo que necesitas saber cuando se trata de filtrado de datos en Julia

Foto de Najib Kalil en Unsplash

Cuando se trata de Ciencia de Datos, realizar pruebas de hipótesis, aprendizaje automático e incluso análisis, el componente más importante para obtener resultados es tener buenos datos. Hay una multitud de requisitos diferentes para los datos que a menudo deben imponerse en esos datos. Una técnica que es increíblemente común y se utiliza con frecuencia en el mundo de los datos es el filtrado de datos. El filtrado de datos puede ser el proceso de eliminar componentes de datos que no pertenecen o el proceso de tomar una muestra que se ajusta a un cierto parámetro o número de parámetros.

Podríamos decir que un ejemplo de eliminar datos que no pertenecen con el filtrado es cuando eliminamos valores faltantes de nuestros datos. Este es un paso esencial en el proceso de Ciencia de Datos y se suele hacer con técnicas de filtrado. Un ejemplo de tomar una muestra que se ajusta a algunos parámetros establecidos sería si estuviéramos tratando de probar la significancia estadística entre ser alto y golpearse la cabeza. Filtraríamos todos los datos donde las personas son bajas para que tuviéramos datos exclusivamente de personas altas para probar.

Hay numerosas aplicaciones de esta técnica. El filtrado también puede ser esencial para realizar algunas tareas comunes de Ciencia de Datos, por lo que ciertamente es algo de lo que debemos estar conscientes. Afortunadamente, el filtrado en Julia es relativamente sencillo. Si deseas probar el código en este artículo, aquí tienes un enlace a esta descripción general en formato de cuaderno:

Emmetts-DS-NoteBooks/Julia/filtrado de datos en julia.ipynb en master · emmettgb/Emmetts-DS-NoteBooks

Cuadernos aleatorios para varios proyectos. Contribuye al desarrollo de emmettgb/Emmetts-DS-NoteBooks creando una cuenta…

github.com

Para entender realmente el filtrado en Julia, hay algunas cosas diferentes que necesitamos saber. A menudo se proporcionarán funciones anónimas como argumentos, aunque cualquier forma de función como argumento, incluida la sintaxis do, es posible. En algunos casos, también podemos utilizar un tipo de Vector llamado BitArray.

BitArray

Un BitArray es un Vector que contiene solo valores de tipo Bool. En Julia, Array es simplemente un alias para Vector. Por lo general, en…

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